Download or read book Approche statistique pour la separation aveugle de sources written by Philippe Garat and published by . This book was released on 1994 with total page 136 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS CONSIDERONS DANS CETTE THESE LE PROBLEME DE LA SEPARATION AVEUGLE DE SIGNAUX ALEATOIRES INDEPENDANTS, DANS LE CADRE DES MELANGES LINEAIRES INSTANTANES INVERSIBLES NON BRUITES. PAR UNE APPROCHE DE MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE, NOUS TRAITONS DEUX SITUATIONS DISTINCTES: TOUT D'ABORD LE CAS DES SIGNAUX TEMPORELLEMENT INDEPENDANTS ET NON GAUSSIENS, PUIS LE CAS DES SIGNAUX TEMPORELLEMENT CORRELES STATIONNAIRES AU SECOND ORDRE AVEC SPECTRES DISTINCTS. DANS CHACUN DES DEUX CAS, NOUS PROPOSONS UN SYSTEME APPROPRIE D'EQUATIONS DE SEPARATION. LA PREMIERE METHODE DE SEPARATION EST FONDEE SUR DES FONCTIONS SEPARATRICES NON LINEAIRES ET S'APPARENTE A CE TITRE A LA METHODE CONNUE HERAULT-JUTTEN. NOUS INDIQUONS UNE RESOLUTION ITERATIVE DE TYPE NEWTON, QUI NECESSITE UNE BONNE INITIALISATION POUR EVITER LA CONVERGENCE SUR UNE SOLUTION PARASITE. LA DEUXIEME METHODE CONSTITUE UNE ANALYSE STATISTIQUE AU SECOND ORDRE, ET S'EXPRIME A L'AIDE DE FILTRES SEPARATEURS LINEAIRES. OUTRE UNE RESOLUTION GENERALE ITERATIVE, IL EXISTE DANS CERTAINS SITUATIONS UNE RESOLUTION DIRECTE (DOUBLE-DIAGONALISATION DE DEUX MATRICES SYMETRIQUES). UNE ANALYSE THEORIQUE DES PERFORMANCES ASYMPTOTIQUES DES DEUX METHODES EST PRESENTEE. CELA PERMET EN PARTICULIER DE METTRE EN EVIDENCE LES CHOIX OPTIMAUX DES FONCTIONS ET FILTRE SEPARATEURS. DANS TOUS LES CAS, LES PERFORMANCES ASYMPTOTIQUES NE DEPENDENT PAS DES PARAMETRES DU MELANGE, MAIS SEULEMENT DES STATISTIQUES DES SOURCES ET DES FONCTIONS/FILTRES SEPARATEURS. POUR TERMINER, NOUS PRESENTONS QUELQUES RESULTATS DE SIMULATIONS NUMERIQUES QUI MONTRENT UNE BONNE CONCORDANCE AVEC LA THEORIE. UNE ILLUSTRATION SUR SIGNAUX REELS EST EGALEMENT DONNEE

Download or read book Approches statistiques pour la s paration aveugle de sources written by Ali Mansour (chercheur).) and published by . This book was released on 2006 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book M thodes de s paration aveugle de sources et applications written by Frédéric Abrard and published by . This book was released on 2003 with total page 216 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Mesures de d pendance pour la s paration aveugle de sources written by Sophie Achard and published by . This book was released on 2003 with total page 191 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse traite de méthodes statistiques appliquées au traitement du signal. Afin de résoudre le problème de séparation aveugle de sources à l'aide de la méthode d'analyse en composantes indépendantes, nous introduisons deux mesures de dépendance, l'une bien connue l'information mutuelle, et l'autre que nous appelons la mesure de dépendance quadratique. Nous montrons le lien de cette dernière avec les fonctions caractéristiques et en proposons une estimation simple, dont les propriétés asymptotiques sont obtenues grâce aux U-statistiques. Les choix du noyau et de la taille de fenêtre sont ainsi analysés. Enfin, la minimisation des mesures de dépendance permet de résoudre le problème de séparation de sources dans le cadre de mélanges post non linéaires. Plusieurs approches sont proposées, dont une non paramétrique basée sur les dérivées des non linéarités. Nous illustrons les obstacles à la minimisation par des graphes des fonctions objectifs

Download or read book Contribution la s paration aveugle de sources written by Ould Mohamed-M and published by Omn.Univ.Europ.. This book was released on 2018-02-28 with total page 180 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur l'optimisation de l'information mutuelle sous contraintes. Le problème d'optimisation sous contraintes est résolu par passage au problème dual. L'estimateur proposé du gradient stochastique utilise l'estimation des densités par maximum de vraisemblance dans des modèles de lois exponentielles choisis par minimisation du critère AIC. Ensuite, la méthode a été généralisée à l'ensemble des divergences entre densités de probabilité. Nous avons montré que l'algorithme utilisant la divergence particulière de Hellinger a de bonnes propriétés d'effcacité et robustesse en présence du bruit en comparaison avec l'information mutuelle. Dans le cadre de signaux cyclostationnaires, les méthodes précédentes de séparation ont été adaptées en utilisant des statistiques du second ordre. Nous illustrons les performances des algorithmes proposés pour des signaux simulés et pour des signaux réels issus de machines tournantes.

Download or read book Contribution la s paration aveugle de sources par utilisation des divergences entre densit s de probabilit application l analyse vibratoire written by Mohamed Salem Ould Mohamed and published by . This book was released on 2010 with total page 171 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur l'optimisation de l'information mutuelle sous contraintes. Le problème d'optimisation sous contraintes est résolu par passage au problème dual. L'estimateur proposé du gradient stochastique utilise l'estimation des densités par maximum de vraisemblance dans des modèles de lois exponentielles choisis par mi- nimisation du critère AIC. Ensuite, la méthode a été généralisée à l'ensemble des divergences entre densités de probabilité. Nous avons montré que l'algorithme uti- lisant la divergence particulière de Hellinger a de bonnes propriétés d'efficacité et robustesse en présence du bruit en comparaison avec l'information mutuelle. Dans le cadre de signaux cyclostationnaires, les méthodes précédentes de séparation ont été adaptées en utilisant des statistiques du second ordre. Nous illustrons les per- formances des algorithmes proposés pour des signaux simulés et pour des signaux réels issus de machines tournantes

Download or read book Processus alpha stables pour la s paration et l estimation robustes des signaux non gaussiens et ou non stationnaires written by Mohamed Sahmoudi and published by . This book was released on 2004 with total page 225 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In this thesis, we introduce some new blind source separation approches for heavy-tailed and/or nonstationary signals. The impulsive, or heavy-tailed signals are modeled as real-valued symmetric alpha-stable processes characterized by infinite second and higher order moments. For the heavy-tailed signals separation, the proposed approaches uses the minimum dispersion criterion, the normalized statistics, some contrast function and a semi-parametric version of the maximum likelihood principle respectively.For the nonstationary FM signals in heavy-tailed noise, we propose some parametric and non-parametric methodes. Parametric methodes are based on the polynomial phase transform and the subspace method MUSIC. The non-parametric methodes are based on the use of the time-frequency representation of the signals. In a first appraoch, we use a preprocessing stage to mitigate the impulsive noise effect, while in the second one we design a new robust time-frequency distribution.

Download or read book Identification Autodidacte de M langes Potentiellement Sous d termin s written by Laurent Albera and published by . This book was released on 2003 with total page 156 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La séparation aveugle de sources et plus particulièrement l'Analyse en Composantes Indépendantes (ICA) ont récemment suscité beaucoup d'intérêt. Elles trouvent en effet leur place dans un grand nombre d'applications telles que les télécommunications, le traitement de la parole, l'analyse de données, ou bien le domaine biomédical. Le principe de la séparation autodidacte (ou aveugle) de sources est de restituer les sources émises, et ce, uniquement à partir des observations issues des capteurs. Alors que certaines techniques cherchent à décorréler (à l'ordre 2) les signaux, comme on peut l'observer en Analyse Factorielle avec l'Analyse en Composantes Principales (PCA), l'ICA pour sa part vise à réduire les dépendances statistiques des signaux aux ordres supérieurs, et permet de cette manière de restituer les sources. Les méthodes proposées sont donc dédiées de préférence aux sources indépendantes statistiquement. Selon l'application, on peut toutefois choisir de ne retrouver que les paramètres du mélange instantané, ce qui est utile en goniométrie car le dit mélange porte à lui seul toute l'information nécessaire à la localisation des sources : on parle alors d'identification aveugle de mélange. Pour d'autres applications telles que la transmission, il est nécessaire de retrouver les sources émises : on emploie alors l'expression de séparation ou bien encore d'extraction aveugle de sources. De plus, alors que divers algorithmes, très performants notamment sous l'hypothèse de bruit gaussien spatialement et temporellement blanc, permettent dé" jà depuis une dizaine d'années de traiter le cas de mélanges dits surdéterminés (c'est-à-dire lorsque le nombre de sources est strictement supérieur au nombre de capteurs) a été jusqu'à présent peu étudié en dépit de nombreuses applications. Les travaux de thèse ont alors permis d'élaborer une famille, BIOME, de nouvelles méthodes statistiques de séparation aveugle de sources, d'une part traitant le problème du bruit gaussien de cohérence spatial inconnue, d'autre part permettant l'identification autodidacte du mélange y compris en contexte sous-déterminé. Par ailleurs, une étude asymptotique de performances des méthodes basées sur la maximisation des contrastes d'ordre 4 a pu être menée dans le cas de mélanges orthonormés. Enfin, le comportement, en présence de signaux cyclostationnaires potentiellement non centrés, des méthodes de séparation aveugle de sources exploitant les statistiques d'ordre 2 et/ou 4 a également pu être étudié et des améliorations ont alors été proposées.

Download or read book S paration de sources non gaussiennes written by Franck Harroy and published by . This book was released on 1994 with total page 127 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Plusieurs sources, qui émettent simultanément des signaux, sont reçues mélangées sur un réseau de capteurs. La séparation de sources est l'opération qui reconstitue les signaux émis par chacune des sources a partir du mélange enregistre sur les capteurs. Ce problème est devenu classique en traitement du signal. Sans connaissances sur le modèle de propagation, il ne peut pas être résolu par les techniques classiques. A partir de travaux récents sur la séparation de sources non-gaussiennes par les statistiques d'ordre supérieur à deux, ce travail a cherché à analyser les performances d'une technique utilisant un critère construit par l'approche du maximum de vraisemblance. Dans la restriction au cas de deux sources qui peuvent être à valeurs complexes ou réelles, les estimateurs n'ont pas de biais. De plus, les expressions théoriques des variances asymptotiques ont été calculées. En parallèle, à ces formulations des bornes de Cramer-Rao, une formule analytique plus simple utilisant les cumulants d'ordre 4 a été comparée de façon satisfaisante. Une approche plus générale englobant l'étude du biais et des variances asymptotiques a été introduite. Elle s'appuie sur la théorie de la robustesse statistique. De plus une application sur des données réelles a été réalisée qui a confirme la faisabilité de la séparation de sources et a permis d'introduire un mode de visualisation original. Ce dernier utilise des outils décrivant les polarisations d'ondes. Ce travail a montre que l'utilisation d'algorithmes aux ordres supérieurs complète les techniques de caractérisation, fondées sur les propriétés énergétiques des sources non-gaussiennes

Download or read book SEPARATION AVEUGLE D UN MELANGE INSTANTANE DE SOURCES AUTOREGRESSIVES GAUSSIENNES PAR LA METHODE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE EXACT written by ABDELHAMID.. ZAIDI and published by . This book was released on 2000 with total page 128 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE EST CONSACREE A L'ETUDE DU PROBLEME DE LA SEPARATION AVEUGLE D'UN MELANGE INSTANTANE DE SOURCES GAUSSIENNES AUTOREGRESSIVES, SANS BRUIT ADDITIF, PAR LA METHODE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE EXACT. LA MAXIMISATION DE LA VRAISEMBLANCE EST DECOMPOSEE, PAR RELAXATION, EN DEUX SOUS-PROBLEMES D'OPTIMISATION, EGALEMENT TRAITES PAR DES TECHNIQUES DE RELAXATION. LE PREMIER CONSISTE EN L'ESTIMATION DE LA MATRICE DE SEPARATION A STRUCTURE AUTOREGRESSIVE DES SOURCES FIXEE. LE SECOND EST D'ESTIMER CETTE STRUCTURE LORSQUE LA MATRICE DE SEPARATION EST FIXEE. LE PREMIER PROBLEME EST EQUIVALENT A LA MAXIMISATION DU DETERMINANT DE LA MATRICE DE SEPARATION SOUS CONTRAINTES NON LINEAIRES. NOUS DONNONS UN ALGORITHME DE CALCUL DE LA SOLUTION DE CE PROBLEME POUR LEQUEL NOUS PRECISONS LES CONDITIONS DE CONVERGENCE. NOUS MONTRONS L'EXISTENCE DE L'ESTIMATEUR DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE DONT NOUS PROUVONS LA CONSISTANCE. NOUS DETERMINONS EGALEMENT LA MATRICE D'INFORMATION DE FISHER RELATIVE AU PARAMETRE GLOBAL ET NOUS PROPOSONS UN INDICE POUR MESURER LES PERFORMANCES DES METHODES DE SEPARATION. PUIS NOUS ANALYSONS, PAR SIMULATION, LES PERFORMANCES DE L'ESTIMATEUR AINSI DEFINI ET NOUS MONTRONS L'AMELIORATION QU'IL APPORTE A LA PROCEDURE DE QUASI-MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE AINSI QU'AUX AUTRES METHODES DU SECOND ORDRE.

Download or read book S paration aveugle d un m lange instantan de sources autor gressives gaussiennes par la m thode du maximum de vraissemblance exact written by Abdelhamid Zaïdi and published by . This book was released on 2004 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette these est consacree a l'etude du probleme de la separation aveugle d'un melange instantane de sources gaussiennes autoregressives, sans bruit additif, par la methode du maximum de vraisemblance exact. La maximisation de la vraisemblance est decomposee, par relaxation, en deux sous-problemes d'optimisation, egalement traites par des techniques de relaxation. Le premier consiste en l'estimation de la matrice de separation a structure autoregressive des sources fixee. Le second est d'estimer cette structure lorsque la matrice de separation est fixee. Le premier probleme est equivalent a la maximisation du determinant de la matrice de separation sous contraintes non lineaires. Nous donnons un algorithme de calcul de la solution de ce probleme pour lequel nous precisons les conditions de convergence. Nous montrons l'existence de l'estimateur du maximum de vraisemblance dont nous prouvons la consistance. Nous determinons egalement la matrice d'information de fisher relative au parametre global et nous proposons un indice pour mesurer les performances des methodes de separation. Puis nous analysons, par simulation, les performances de l'estimateur ainsi defini et nous montrons l'amelioration qu'il apporte a la procedure de quasi-maximum de vraisemblance ainsi qu'aux autres methodes du second ordre.

Download or read book M thodes de s paration aveugle de sources non lin aires tude du mod le quadratique 2X2 written by Chahinez Chaouchi and published by . This book was released on 2011 with total page 137 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse présente des méthodes de séparation aveugle de sources pour un modèle de mélange non-linéaire particulier, le cas quadratique avec auto-termes et termes croisés. Dans la première partie, nous présentons la structure de séparation étudiée qui se décline sous deux formes : étendue ou basique. Les propriétés de ce réseau récurrent sont ensuite analysées (points d'équilibre, stabilité locale). Nous proposons alors deux méthodes de séparation aveugle de sources. La première exploite les cumulants des observations en un bloc placé en amont de la structure récurrente. La deuxième méthode est basée sur une approche par maximum de vraisemblance. Le tout est validé par des simulations numériques.

Download or read book D compositions Matricielles Conjointes et S paration Aveugle de Sources written by El Hostafa Fadaili and published by . This book was released on 2006 with total page 254 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce travail de thèse est consacrée au problème de la séparation aveugle de sources (SAS). L'objectif en SAS est de restituer un ensemble de signaux sources inobservables à partir des signaux reçus sur un réseau de capteurs. Les domaines d'applications peuvent aller des télécommunications au biomédical en passant par la sismique, la parole, etc... Le modèle de mélange le plus répandu est certainement le modèle linéaire de part sa simplicité d'approche et d' ́etude. On peut distinguer deux catégories pour ce type de mélanges : instantanés et convolutifs. Nous considérerons dans un premier temps les mélanges instantanés sur-déterminés (plus de capteurs que de sources) et dans un second, les mélanges convolutifs en considérant les filtres à réponse impulsionnelle finie. De nombreuses solutions ont vu le jour. Concernant les mélanges linéaires instantanés, les méthodes algébriques reposant sur la diagonalisation conjointe d'un ensemble de matrices sont particulièrement importantes. Ce type d'approche nécessite généralement une étape préalable au traitement appelée “blanchiment spatial”, qui permet entre autres de normaliser le problème et de le ramener à la recherche d'une matrice orthogonale (unitaire dans le cas complexe). Néanmoins, il a été montré que cette étape est susceptible de limiter les performances de la séparation. Plus récemment, des méthodes basées sur la diagonalisation conjointe mais exploitant les informations fournies par les représentations temps fréquence spatiales quadratiques ont été proposées, elles requièrent généralement une étape de sélection automatique de points dans le plan temps-fréquence permettant de construire l'ensemble des matrices à diagonaliser conjointement. Un second type de d ́ecomposition plus originale est apparu et opère sur des matrices construites de la même façon. Il s'agit de la “zéro-diagonalisation” conjointe sous contrainte d'unitarité. Toujours dans le but de nous dispenser d'une étape préalable de blanchiment spatial, nous avons proposé deux algorithmes de d ́ecompositions matricielles sous transformations non unitaires permettant de zérodiagonaliser et=ou de diagonaliser conjointement un ensemble de matrices. Le premier est purement algébrique et exploite les éléments propres d'une forme quadratique particulière, quant au second, il est de type Newton et procède au moyen d'une paramétrisation de Givens de vecteurs de norme unité. Ces algorithmes sont alors appliqués au problème de la séparation aveugle de sources. Outre les contributions au niveau de la formalisation et de l'algorithmique, l'apport de cette thèse se manifeste encore à travers de nouvelles applications de la zéro-diagonalisation conjointe sans contrainte d'unitarité en séparations aveugle de sources. La première traite le cas de mélanges instantanés de sources déterministes. La seconde et la dernière sont destinées aux signaux blancs corrélées respectivement pour des mélanges instantanés et convolutifs.

Download or read book S paration aveugle de m langes lin aires convolutifs de sources corr l es written by Hicham Ghennioui and published by . This book was released on 2008 with total page 80 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous étudions le problème de la séparation aveugle de mélanges linéaires convolutifs sur-déterminés réels ou complexes de sources. Les sources considérées sont réelles ou complexes, déterministes ou aléatoires et dans ce dernier cas statistiquement indépendantes ou corrélées, stationnaires, cyclostationnaires ou non-stationnaires. Nous développons des approches combinant de nouveaux algorithmes de (bloc) diagonalisation conjointe (non unitaires) à de nouveaux détecteurs de points (temps-fréquence ou autres...) particuliers permettant d'élaborer le ou les ensembles de matrices devant être (bloc) diagonalisées conjointement. Les principaux avantages de ces approches sont d'être plus directes en ce se sens qu'elles ne requièrent plus de blanchiment préalable des observations. Elles permettent en outre d'aborder le cas réputé difficile des signaux corrélés. En ce qui concerne les algorithmes de (bloc) diagonalisation conjointe, nous proposons quatre nouveaux algorithmes sans contrainte d'unitarité sur la matrice recherchée. Le premier algorithme est de type algébrique itératif. Il est basé sur l'optimisation d'un critère de type moindres carrés. Les trois autres approches utilisent un schéma d'optimisation de type gradient. Dans un premier temps le calcul du gradient matriciel de la fonction de coût étudiée est approché. Puis dans un second temps le calcul exact est mené et deux nouveaux algorithmes sont proposés : l'un à base de gradient, l'autre à base de gradient relatif. Nous étudions les versions à pas fixe de ces trois algorithmes, puis les versions à pas optimal afin d'accélérer la convergence des algorithmes (le pas est alors recalculé algébriquement à chaque itération en cherchant les racines d'un polynôme d'ordre trois). Un lien avec la diagonalisation conjointe non unitaire est également établi. Ces algorithmes de bloc-diagonalisation conjointe possèdent l'avantage d'être généraux : les matrices de l'ensemble considéré ne sont ni nécessairement réelles, ni à symétrie hermitienne, ni définies positives et le bloc-diagonaliseur conjoint peut être une matrice unitaire ou non-unitaire.

Download or read book S paration aveugle de sources bas e sur l utilisation des transform es spatiales quadratiques written by Laurent Giulieri and published by . This book was released on 2003 with total page 348 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le problème auquel on s'intéresse est l'étude de la séparation aveugle de sources dans le cadre des mélanges instantanés en utilisant des transformées spatiales quadratiques. Après une présentation de la problématique centrale et des principaux travaux s'y rapportant, les outils (diagonalisation et zéro-diagonalisation conjointe d'un ensemble de matrices, transformées bilinéaires et quadratiques avec comme cas particulier les représentationstemps-fréquence, extensions au cas vectoriel avec les transformées spatiales quadratiques) autour desquels s'articuleront les méthodes développées dans cette thèse, sont détaillés. Le travail original présenté dans ce manuscrit est l'étude des transformées spatiales quadratiques des mélanges de sources non bruités qui conduit à l'établissement de deux critères de sélection automatique des points temps-fréquence permettant la construction d'ensemble de matrices devant être diagonalisées et/ou zéro-diagonalisées conjointement. Le premier critère est destiné au cas des mélanges de signaux déterministes décorrélés préalablement blanchis, mélanges qui pourront être complexes. Le second critère, plus large, est destiné au cas des mélanges de signaux déterministes corrélés. L'étape de blanchiment est supprimée et les techniques de diagonalisation conjointe sous contrainte d'unitarité sont remplacées, au profit d'une technique sans contrainte, limitant les performances de séparation. On démontre qu'il est aussi pos-sible de résoudre le problème de manière analytique. Enfin l'effet du bruit sur les représentations temps-fréquence spatiales quadratiques est étudié afin d'élaborer de nouvelles stratégies de décision nécessaires à l'adaptation des critères de sélection automatique au cas bruité.

Download or read book Utilisation des Copules en S paration Aveugle de Sources Ind pendantes D pendantes written by Nezha Mamouni and published by . This book was released on 2020 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le problème de la séparation aveugle de sources (SAS) consiste à retrouver des signaux non observés à partir de mélanges inconnus de ceux-ci, où on ne dispose pas, ou très peu, d'informations sur les signaux source et/ou le système de mélange. Dans cette thèse, nous présentons des algorithmes pour séparer des mélanges linéaires instantanés et convolutifs de sources avec composantes indépendantes/dépendantes. Le principe des algorithmes proposés est de minimiser des critères de séparation, bien définis, basés sur les densités de copules, en utilisant des algorithmes de type descente du gradient.Nous montrons que les méthodes proposées peuvent séparer des mélanges de sources avec composantes dépendantes, où le modèle de copule est inconnu.

Download or read book M thodes avanc es de s paration de sources applicables aux m langes lin aires quadratiques written by Lina Jarboui and published by . This book was released on 2017 with total page 154 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à proposer de nouvelles méthodes de Séparation Aveugle de Sources (SAS) adaptées aux modèles de mélange non-linéaires. La SAS consiste à estimer les signaux sources inconnus à partir de leurs mélanges observés lorsqu'il existe très peu d'informations disponibles sur le modèle de mélange. La contribution méthodologique de cette thèse consiste à prendre en considération les interactions non-linéaires qui peuvent se produire entre les sources en utilisant le modèle linéaire-quadratique (LQ). A cet effet, nous avons développé trois nouvelles méthodes de SAS. La première méthode vise à résoudre le problème du démélange hyperspectral en utilisant un modèle linéaire-quadratique. Celle-ci se repose sur la méthode d'Analyse en Composantes Parcimonieuses (ACPa) et nécessite l'existence des pixels purs dans la scène observée. Dans le même but, nous proposons une deuxième méthode du démélange hyperspectral adaptée au modèle linéaire-quadratique. Elle correspond à une méthode de Factorisation en Matrices Non-négatives (FMN) se basant sur l'estimateur du Maximum A Posteriori (MAP) qui permet de prendre en compte les informations a priori sur les distributions des inconnus du problème afin de mieux les estimer. Enfin, nous proposons une troisième méthode de SAS basée sur l'analyse en composantes indépendantes (ACI) en exploitant les Statistiques de Second Ordre (SSO) pour traiter un cas particulier du mélange linéaire-quadratique qui correspond au mélange bilinéaire.